一列队100米正在行进，传令兵从排尾走到排头，又从排头走到排尾，这列队伍正好前进了100米，已知队伍的速度和传令兵的速度保持不变!问传令兵走了多少米?
您可能对这些帖子感兴趣
1、队伍的速度与传令兵的速度比不变队伍X米，传令兵100+X2、传令兵返回到队尾正好行X米，队伍行100-X列比例式X：（100+X）=（100-X）:XX*X=(100+X)*(100-X)X=241.4我画的图复制不上去，请自己画，先画200米，中间一分，在后面100米中用竖线再一分，是传令兵的返回点，0到100米再到返回点是传令兵的路程100+X米，X米是队伍的路程。返回点到结束是队伍接着走完的100-X米，而传令兵正好回到200米的中间X米本文内容为我个人原创作品，申请原创加分
yT＝100M连解
解：设：传令兵速度为X，队伍速度为1（！）则，传令兵走完全程所用时间等于队伍所用时间（！）立式：1/(X-1)+1/(X+1)=100/1解上式，得：2X=X*X-1X=1+1.414．路程=时间*速度路程=2.414*100/1=241.4（米）答：传令兵走了241.4米。
解：设：传令兵速度为X，队伍速度为1（！）则，传令兵走完全程所用时间等于队伍所用时间（！）立式：1/(X-1)+1/(X+1)=100/1解上式，得：2X=X*X-1X=1+1.414．路程=时间*速度路程=2.414*100/1=241.4（米）答:传令兵走了214.4米/本文内容为我个人原创作品，申请原创加分
解：设：传令兵速度为X，队伍速度为1（！）则，传令兵走完全程所用时间等于队伍所用时间（！）立式：1/(X-1)+1/(X+1)=100/1解上式，得：2X=X*X-1X=1+1.414．路程=时间*速度路程=2.414*100/1=241.4（米）答:传令兵走了214.4米/
现在的人都很浮,想当然,真正踏实做人的有多少?这是一个社会问题.
楼主那题中的 队伍河传令兵速度恒定是没用的,速度恒定仅仅使人可以列方程,若是变速方程都没法列,但答案还是非常简单!!狂吐血ing..............白忙剩人绝笔...........
证明:以24小时为计时,路上的一定存在某一地点,是此人在两天的相同时间经过要用数学方式证明几乎是不能完成的,何况是小学生的题!其实只消假设此人两天的行动放到一天(其中一个当分身好了),他们必定在某一点相遇(不论怎样的变速运动) 相遇点就是那个点.
X1T2=X2T1=（X1-X2）T1这里就有X1=2X2了S=X1（T1+T2）=2X2（T1+T2）=200以后我要让我儿子从幼儿园就做这类题：P
则有100/x=100/(nx-x)+100/(nx+x)简化后得：n*n-2n-1=0，解得n=2.414则传令兵的总路程是100×2.414＝241.4米
搞个方程的话可以得出X1=2X2S=X1/X2 *100（方程省略，自己动脑，这问题太垃圾了，干嘛非要说大学生做不了啊，我呸你个呸……）
如果,理解为"米"代表传令兵具体在这一过程中走了多少米,各位数学高手,都用复杂的方程算出来了,本人也认为是241.4米.但是理解此为小学生的属于脑筋急转变式的, 这题答案应该为100米.
(100+x)/a=x/bx/a=(100-x)/b两式左右相除可得(100+x)/x=x/(100-x)x=70.7传令兵的行程100+2x=241.4这是小学生会算的题？？？？你昏了头了吧！BS！！！
我对数学的理解主要得益于我小学５年级的数学老师的＜李新正＞，虽然近２０年了，但我非常怀念他．感激他对我一生的影响．
2、队列长度100米;3、速度保持不变，即同时开始，同时停止.
2、队列长度100米;3、速度保持不变，即同时开始，同时停止.
点击加载更多您还未登陆，请登录后操作！
小学数学应用题
，乙每分钟走80米，丙每分钟走75米。如果是甲从东村，乙、丙二人从西村同时出发，相对而行。在途中与乙相遇后6分钟，甲又与丙相遇，求东西两村的距离？
答案为：（100+800）*[(100+75)*6/(80-75)]
列式是什么意思？请帮忙分析一下。
此题答案应该是
(100+80)*[(100+75)*6/(80-75)]
因为是相向走所以总速度为（100+80）
甲乙相遇的时间可以通过[(100+75)*6/(80-75)]计算
(80-75)为乙和丙的速度差，
（100+75)*6为甲与乙相遇后，甲又遇到丙所走的路程，
用路程除以速度差，[(100+75)*6/(80-75)]，就可以得出甲与乙相遇所需的时间。
速度*时间=总路程
，乙每分钟走80米，丙每分钟走75米。如果是甲从东村，乙、丙二人从西村同时出发，相对而行。&------可以知道，甲和乙的速度和是100+80=180（计算甲乙相遇用），甲和丙的速度和是100+75=175（计算甲和丙相遇用），乙和丙的速度差是80-75=5（计算乙和丙的距离差用）。
2、&在途中与乙相遇后6分钟，甲又与丙相遇，&------甲与乙相遇时，丙与乙的差距甲和丙用了6分钟的时间走完，可以算出这个差距是（100+75）*6=1050。而这个1050米的差距乙和丙要用分钟，才能走出来。同时，甲也走了210分钟。就是甲和乙是210分钟相遇的。
3、总距离=180*210=37800
列成综合算式
（100+80）*{(100+75)*6/(80-75)}=(略)=37800（米）
验算：
{*（210+6）}/75=216(丙与甲相遇所用时间)
您的举报已经提交成功，我们将尽快处理，谢谢！
大家还关注高等数学、线性代数、概率与数理统计、几何学这些知识可以用来干什么？主要应用有哪些？
我现在被迫学习这些，但是我希望知道它们能干什么，这样我会更有动力和激情学习，也能学的更好。
按投票排序
大家从各个方面解释了这几课的功用，那我就从工程（机械工程）的角度来说明一下吧
第一：高等数学，这门课通用性之广可能是你所想不到的，举个例子（因为我是机电专业，故而例子大部分是机电设计）：
　　　　PID控制器，P是比例，I是积分，D是微分，PID控制器可以模拟电路，也可以是数字系统来模拟的电路，例如用单片机来模拟，但无论哪种方法，都涉及到系统的参数设定，顾名思义，PID需要比例参数，积分参数，微分参数，这三者的确定以及之后的运算，均是在高等数学的基础上的。
　　　　液压伺服阀，对于液压方面的计算，其实原理应用均为“流体力学”，对于流体力学，你们日后大概会接触到，通用公式，基本上都是需要高数基础来推导的。详情请去图书馆借阅《液体力学》
第二：线性代数，这门课，说实话，更是牛B，我想您在高中时代肯定学过坐标系的转换，例如坐标平移，极坐标转换等等，那你现在想一个问题，给你一个两关节机械手，你如何控制这个机械手的运动问题，我如何控制各个伺服电机来决定这些机械的运动位置与力的大小呢？这些问题在《机器人运动学》与《机器人动力学》中有详细的探讨，如果让我告诉你，他们运用到的知识，可以这么说，用的是“矩阵”，我想通过线代的学习，你应该对他不会陌生，对矩阵的运算，如求逆阵啦，伴随阵啦，都需要。这只是在我了解的领域内知道的线代应用。
第三：概率与统计，我想这个不用我多说了，古典概率不必多讲，生活中用到他的情况比比皆是，还有一些实例，我想在课本上应该有所涉及，如医学上，用概率论来判断一种新型药物是否有效。统计呢，这个…………以后你到公司里，不能一涉及到账单就找财务吧，那财务还不忙死……还有很多问题账务也处理不了，因为如果涉及到工业工程，学经济的财务还真不一定懂，你可以看一下《工程经济学》，这里面有很多统计方面的应用。 第四：几何学，对于一些经典的几何模型，其实我们每天都在用到，例如求圆周长，面积，求一些标准体的体积等等，只不过我们把这些知识划归了常识，而现代文明仅仅是这些基本的几何知识是远远不够的，所以我们要用很多高等数学的知识来解决一些几何问题，例如几何学中的一个重要的分支——解析几何，工程中常用的Pro/E三维软件，只要你构建了一个几何体，无论它有多么的不规则，只需要点一下求体积的按键，它就能给你算出来，如何实现呢？电脑运算快，但不智能，所以算法要你来写，用程序写出来，这些算法，其实就是高等数学中的解析几何啦，当然，不会那么简单，其中定然还要用到一些更高深的数学，例如一些有限元的算法之类的。（没有深入了解过Pro/E中的求体积算法，如若有误还请见谅）
------------------------------------------------------------------------------------------
如@陈然所说，这些课的学习能让你用一种区别于普通人的眼光来审视这个世界，你会惊奇的发现，这个世界其实是由数学构成的，（学美术的会认为世界是由颜色构成的，学文学的会认为世界是由思想汇聚的，学经济的会认识世界是由货币铸成的。）你可以更抽象地去认识这个世界，了解他的前因后果。 陈然的答案很棒，我也很赞同，不过我想，还是补充一些关于现实生活中能看到的“活生生”的例子比较好。
我在此作出这个解答的原因，也是希望大家知道，这些东西并不是所谓的一无所用，它们功用之大，超乎我们的想象，如果没有高等数学，你连一台普通机床都做不出来，更不必说什么数控系统了~
其实随着你学习的深入你会发现，其实就你们学的这点儿高等数学，都不够用，如果你以后要自己做工程，肯定还要补习一些拉氏变换，傅氏变换，Z变换，更有甚者要学一些专门领域才用到"专业“的数学，如《数值分析》，系统变式等，不过那时候，我想，你已经深入地了解到数学的意义了。
------------------------------------------------------------------------------------------
我曾经也迷惑过，但没有人给我解答过，但庆幸，我没有放下数学，物理，化学，现如今，才真切的发现这些学问之美，希望我的答案，对你有所帮助。
------------------------------------------------------------------------------------------
不周之处，还请指正，在下菜鸟，虚心求教。
其它三项，不研究少数工科确实没用，但概率统计真乃应用数学之王。鄙人学业从数学院开始，以经济学院结束，现在在证券公司做苦逼行业研究，深有体会。概率统计抛开了数学中的“确定性”，以“不确定性”的视角看待世界，并且做出了“量化不确定性”的壮志，这种气魄，真的不是其它数学分支能够比拟。大多数数学分支，比如数学分析（对不起，高等数学这么业余的词我实在不习惯），都是站在高峰看人类，是上帝的视角，研究出美轮美奂的数学公理框架。但是概率统计，真正贴合日常生活中人类的感知。在社会中，并不存在“给你一个因为，你还给我一个所以”的确定性。一切社会规律，都需要概率统计来挖掘！所以，绝大多数社会科学最终都会通过概率统计走向量化，这也是现在“经济学帝国主义”泛滥的原因——毕竟经济学是数学渗透最狠的社会科学了。举几个例子。1、经济学经济学中，被称为恐怕是经济学最准确的定理是恩格尔系数：随着收入的提高，食物消费比重下降。这个没有概率统计的挖掘，仅仅凭眼睛是无效的。因为恩格尔系数定理，如果翻译成数学语言：其实是“当收入提高时，在90%的情况下，食物消费比重有所下降”。只有明白了这一点，才能够有力驳斥对恩格尔系数的质疑——毕竟你总能找到增加了一点收入就去吃一顿大餐的反例。2、游戏营销游戏营销中有一个很有用的指标，叫做ARPU值。即平均每用户收入，一个游戏1千万用户，每个月收入5千万，那么月ARPU就是5元。学了概率统计的人，就应该很敏感的意识到。5元的ARPU值，不是每多一个用户，就多5块钱的收入。5元只是期望（均值），但是期望仅仅是数据分布中的一个重要指标而已，即使加上方差，也不能反映全部。所以，5元的ARPU值游戏，和另一个5元ARPU值游戏，是本质上不一样的！这一点，突出反映在中国和海外的手机游戏的区别。一旦用概率统计分析海内外游戏的差别，就会发现，同样ARPU值为5的手机游戏，中国游戏方差极大，而海外游戏方差小很多。所以继续深挖，采用另一个统计指标ARPPU，平均每付费用户收入，（上述游戏，如果有100万付费用户，ARPPU为50）这个时候，你就能发现，同样是ARPU为5元的游戏，国内ARPPU可能是100，而海外的是30。那么你需要做什么呢？这个时候经营过的人就能想出，面对海外市场，你应该扩大流量，让游戏好玩。面对国内市场，你要伺候好土豪，比如分级客服（交钱最多的VIP1，其次的VIP2，等等），比如弄几个人和金主土豪陪玩坑钱，等等等等。而现在国内手游市场，就是这样做的。3、考试用概率统计的思路，你就知道考试是由三方面决定的。一、水平（期望）；二、稳定性（方差），以上两点决定了你分数的概率分布；三、运气（最后落在哪一个样本上）。你能控制的只有前两项。所以面对比较有希望的考试，或者高考这样考在每个分数都有用的考试，你应该做的是增加期望，减小方差两方面努力，就是努力做题目（提高期望），做题目做的面面俱到（减小方差）。面对如数学竞赛这样考不上一等奖啥用都没有的考试，而你水平恰恰又差一个档次，希望相对较小，这时你要做的呢，就是努力做题目（提高期望），把最重要最可能考的类型钻研到很深，不太可能考的就算了（增加方差）。4、知乎或许我这个答案赞同不是最多，但我有自信，如果用 赞同数/粉丝数 这个指标，我能排到比较前面。呵呵，这个就不多解释了，大家都懂的。但是量化之后，就能更进一步分析。比如前面说的”粉丝赞同率“指标，还有”非粉丝赞同数“指标等等，都可以画出曲线。走了，苦逼行研写报告去了。因为回答这篇问题，我有30%的可能要被老板骂了。————————————————————————————————————最后插两个小广告知乎专栏：公众号：小X的互联网投资
谢邀第一次接到邀请时，我没有回答，因为答的已经很完善了。结果又收到了邀请。两次都是本专业的邀请，那我就来说说这些数学在土木专业到底有什么用。土木的就业方向有很多，其中有两大类，设计与施工。从事设计的话，数学接触的肯定比较多，那么从事施工是不是就不需要了呢？这是我答过的一个知乎问题，我想这应该是一个从事施工的同行问的问题计算工程量是施工单位经常要做的事情，如果高等数学或者说微积分学得还凑合的话，这就是一个三重积分的问题而已。这也是结构力学中的一个基本问题，它实际上也就是一个微分方程而已线性代数就更是土木工程师缺少不了的。结构工程师天天起来用的有限元软件，结构力学里面学得矩阵位移法，都离不开线性代数。同样，利用线性代数的知识，也可以很好的理解一些结构力学问题。概率与数理统计，是我的吃饭家伙了。我的研究领域：1、混凝土桥梁结构的随机行为及可靠度；2、混凝土结构的非线性行为结构设计师设计中利用的第一本规范就应该是《工程结构可靠度设计统一标准》或者《公路工程结构可靠度设计统一标准》。如果没有概率与数理统计知识，结构设计师在使用极限概率设计方法时，脑子里就是一团浆糊。施工人员也可以对自己压出来的试块更放心些至于几何学，我想更不用我说了，程序员叫做码农，设计院的一个个都是画图机器。
在高中的时候，数学不好，后来就拿学数学没用为借口，更不好好学，以至后来高考数学不及格。到大学的时候，高等数学也挂科了。后来因为考研，发狠自学高等数学等数学，线性代数，概率论与数理统计，想着自己反正从小到大数学不好，能学多少算多少，开始一页一页看着教材自学，开始觉得原来数学不是我想象中那么难→这些题我也是会做的→真想不通以前这么简单的题目我居然会挂科→挖，数学真有趣。。。后来考研的时候，数学差三分满分，错了一个微积分的填空。到读研的时候，因为数学学的还算可以，数学建模之类的毫无压力，感觉学习数学用处还是非常大的。看过王小波的一本书（忘记名字了）里面有说到他以前数学老师说的一些话（具体的话不记得了）：学数学这类的学科不是因为他们有什么用，而是他们的完美，值得我们去学习。不是因为这些学科有什么用，而是因为他们值得我们去学。其实你的问题，在吴军的《数学之美》这本书里都可以找到答案。推荐再看看BBC的《数学故事》纪录片，很有意思。
老实说，当你说到实际用处的时候，可能如果你不做科研的话，几乎没有什么用处。
但是，如果说到学这些有什么意义的时候，那是意义相当重大。
这些课程，几乎是你开始将这个现实世界，抽象理解的第一步
在这之前，你对于如何将具体问题抽象理解的能力几乎是荒废的，这与我们的教育方法有关。因此，你可能完全不理解我在说什么，什么是抽象理解的能力。这也没有关系。但是，抽象的思维是一种能力，是一种科学地认识世界的能力，这种能力可能不会对于你实际的工作上的简单的任务有什么影响，但将深刻地改变你对于事情的看法和认识。这样的影响绝对是有益处的。
因此，在你学习，甚至学完之后可能都不太会觉得有什么意义，这完全取决于你对于理解世界的态度。如果你想要科学化地理解这个世界，你会觉得，卧槽，太牛逼了，越学越觉得这些东西真牛逼，至少我是这样的感受。如果你完全没有这种想法，你只会越学越无聊。
因此，在学习这些课程的时候，上课听讲和理解内容远远重要于作业考试的完成。特别是，对于在科学上有追求的人。
——————————————————
又：学习没有被迫，这些应该是你学的。高等教育本身就应该培养人的抽象思维能力。
作为一个游戏策划，在工作中用到的：线性代数：世界坐标系、人物坐标系、摄像机坐标系转换，碰撞检测等概率与统计：数值模型计算几何：图像、运动等计算高数：以上学科的基础有些是引擎自带的或程序写的，但做设计必须要了解原理，话说本人大学不好好学，现在下班了还要另外补课
这些本来是在top2答案下的评论，结果竟然也得了好几个赞，索性发出来。--------有人问，是不是中国人古代人不会这些科学数学，就没有抽象思考的能力了呢？----------------答：也不能说没有，只是数学是可以清晰化抽象思维的工具，有牛顿力学和抛物线之前， 我们对抛出物体的轨迹的抽象是一条曲线，至于是怎么样的一条，不清楚。但是有了牛顿力学和抛物线，我们就知道是一个二次函数图象，而且对于整个过程认识的非常清晰。 这也就是为什么中国古人们对抽象概念要么一定要举例子讲故事，要么就是含混不清用模棱两可的古文带过。 就是因为没有合适的工具对其进行清晰化，量化。
答非所问一个。因为我看到题主的问题补充，似乎陷入了一种迷茫。首先说明一下我的情况：国内某985高校数学系小弱一个。曾经高中搞过数学竞赛，提前半年进入大学学习。曾经想要搞数学，后来荒废了几年，发现数学水平已经非常弱了，根本无法跟前面的大神和学霸抗衡。有两方面不如：1、没有心思 2、理解能力不如别人我现在大四，保研本校的计算数学专业，不打算再接触纯数学了。然而，回忆我三年多的大学时光，学业上让我最后悔的一件事，就是，在大三上学期，我一度决定搞机器学习，于是把自己的核心课--实变函数，完全扔到了一边。最后的成绩虽然过了，但是惨不忍睹。这真是我做过的最傻的事情没有之一。曾经我以为，如果我要搞计算机，那么学纯数学的东西有什么用？但是现在看来，我计算机也没有搞好，数学也没有学好。没有好好学实变函数的后果，就是泛函分析、研究生的分析学，一系列的课都很困难。我现在常常扪心自问，你算哪门子数学系学生？我现在学的是计算数学，在以前看来，我实在想不出计算数学和纯数学有什么关系，但是现在，至少计算数学中的有限元方法，就是要用到泛函分析的。离体千里了。。。拉回来。其实我要说的是，当我们思考我们学这个有什么用的时候，特别是已经纠结于此并且没有心思继续学下去的时候，你至少有两点是错的：i. 我们永远处在，信息不充足的尴尬境地下，即使有领路人，你也很难在现阶段得出下一阶段的结论，比如：学这个以后有没有用，学这个能干什么。ii. 学这个的意义，真的在于以后有没有用吗？我认为不是这样的。学习的目的在于学习本身。之所以这么痛苦，就是因为你学什么东西，还要想它有没有用。所以一旦你有些厌倦，你就会找借口：这个有用吗？只要你仔细学了，有提升了，就是所有的意义了。这个观点也许会被喷得很厉害，因为很多科学的进步需要应用。那么我的建议是：至少在学的时候，不要想这么多，全身心投入进去。至于有没有用，你在学之前想或者学完之后想就可以了。over
我只能说，学电的如果高数线代没学好就赶紧退学吧，后面有你爽的。不是学电的话，数学肯定有用的，只要你是理工科的话。而且不管怎样，这些东西都是有用的，存在的知识肯定是有他存在的道理的，你现在觉得暂时用不上只是你还没遇到用上的机会而已，举一个被用烂的例子，乔布斯学写字。所以啊，只要是有用的，你都应该去学。不过我知道你精力有限，所以想学有用的。但是你怎么知道这个数学对你以后有用没用？你现在还不知道，因为你看不到自己的未来。而且你还不能避开不学，因为你要拿坑爹毕业证。基于这两个理由，你必须要学，既然学，就学好。别浪费精力，因为你的精力很宝贵，你不正是出于这个想法所以才会这样问吗？而且我发现和数学有关的东西都太有用了，我实验室有个师兄，最近毕业设计搞四翼飞机，程序什么都想要用什么技术了，但是就是在建模上出大问题了，他现在说他现在重新看大学物理，和matlab，还有数学建模的书，而他是学电的。你说他大一的时候知道大学物理有用吗？那他现在觉得有用吗？总之，就是一句话，技多不压身，老祖宗不会骗你的。PS:我就是学电的，大一数学没学好，现在想死了，每天都是挑灯夜读高数线代啊！
上面很多人都说了这几门课的重要性，我就不赘述了。我只是单纯来打击楼主的。
别傻了，就算你知道了这几门课能干什么，你也不会“有动力和激情学习”，因为即便它们真的很有用，学习的过程本身也是极其枯燥无味且消耗脑细胞的，除了少数真心热爱数学的人，我想大多数人可能很难有激情去学这些东西。
相信我，在学习这种事上，激情既不必要，也不会有什么效果。要学好这几门课，你最需要的是踏实和自控能力。
如果你真的需要一个动力，好吧……奖学金！这个动力够强大了吧，哈哈哈哈哈哈哈哈
高等数学、线性代数、概率统计三门课都是运筹学的基础，运筹学就是通过建立数学模型来解决资源配置和决策问题，在经济管理领域非常有用！
作为本硕都是数学系的毕业生，我来谈点自己对问题的理解，并试作回答。首先您提到了数学学科里的分析，代数，统计，几何，方程五个方面中的四个，既然您是被迫的且目的性很强，我先说我所接触过的是这样的（难度的判断属于个人意见）:1
分析: 数学的基础，涉及数学的应用学科都会用到数学分析；难度中2
代数: 用在符号计算，密码学，机械及晶体等的结构，航天器姿态的代数描述方法，3G通信序列设计；难度中3
统计: 最广为人知的用在经济学；难度低4
几何: 结构；难度中5
方程: 空气动力学（飞行器设计），数值计算，包括预报天气密码破译等等。难度高如果以后不做研究只是工程应用，我觉得你认真上课有个基本知识的储备以及思维的锻炼过程就可以了。我03年刚读数学系本科时，我们系很侧重理论，数学一级学科下面各大门类都学（所以好多类似微分几何、偏微分方程等并没有真正掌握，纯属混过来的）。低年级时有个教授来我们学校做讲座，题目叫数学等于机会，当时听了很受鼓舞，都有点觉得自己前途无量。再后来，前中科大副校长冯克勤老师在06年左右的时间曾经说，在上海的大学，数学系本科生的录取分数逐年增高，相对于以前，越来越受欢迎。在后来的求学中，我遗憾的发现，如果你是类似为了找工作之类的明确目的，数学系毕业并无伟大之处，甚至可能因为多年沉浸于理论而忽视算法实现等动手能力的培养。于是，我总结出数学理论并不是职业生涯的直接敲门砖，而必须借助一个平台、软件或者模型才可以。例如学经济的，得会用那些分析软件吧，算个简单的方差什么的至少也得知道Excel算起来快捷吧。这些平台、软件和模型可以称之为数学与现实的桥梁（手段），有这些手段，才能将你完美的算法编出来，漂亮的展示出来。而不是给你的领导看一堆代码或者一屏幕DOS语句。现在的社会太现实了，大家都只看结果，对于背后那些算法是否严格缜密只是达标即可，甚至你觉得自己的一个牛逼的算法最后要靠花哨的ppt才会让别人觉得，哇，这个算法真的好厉害。如果真的对数学感兴趣，那就是另一码事了。
数学是科学的语言。不懂数学，你就不懂科学。你就在漫漫黑暗的愚昧傻逼中被忽悠吧……
我现在在做信息安全方面的东西，程序员，明确告诉你，这些非常非常有用！我大一大二的时候没学好，现在后悔死了！ 一定一定要好好学习数学！一定一定要好好学习数学！不管以后你干什么，这些都是非常非常非常重要的！
要更有激情学习？？？别处写过个文，挪用过来给你看看吧，略跑偏……仅供参考罢。希望自己学的没有技术性错误。。。freshman..
应该会有很多同学在开始学习数学分析和高等数学时，表现出这般那般的不爽无奈，露出一副“我了个去，这也要证明？！”的模样。但就我所知的情况来看，其实大多数人所用的教材，从大众角度看还没有到一种极致精确的架构数学的程度。大多数的教材所做的还是“我教会你怎么弄这个东西就行了，别怨我了啊乖”的活。
但是，Zorich和Tarence Tao不约而同的花了大量笔墨去阐述人们如何建立起实数体系，Tao 甚至从自然数开始讨论问题，一次又一次的重构了减法，除法，极限，细致至极，在这个过程中，出现了非常多的经典的证明题，关于这样的题目，有一个词语可以显示他们的价值“基石”。以及，他们都在后面的篇章开始讨论了度量空间和拓扑的相关内容，所谓大师所见略同，大致如此。
那么，为什么呢？1、数系，从头说起柯朗尼克有句名言:“上帝创造了自然数,其他一切都是人造的 这样的说法可能有些偏激，但的确说明了问题。我们有了0，1，我们懂得不断累加，于是自然数出现了。没错，这个时候我们只会加法，但其实我们懂得更多，比如：数学归纳法。利用这个归纳法可以得出几乎所有自然数的代数法则，以及不少漂亮的结论，比如：构造出序的概念（比较大小，注意不要忘了，此时我们只有自然数和加法，我们不知道怎么比较大小，这一点非常关键：如果你想要看到本质，你必须把一切全部抛弃，然后要做的就是至繁归于至简，这似乎类似于张无忌学太极功的故事。），这个证明是非常琐碎的，但本质上他只需要归纳法和加法法则的定义。通过加法，我们自然的考虑相反的情形（注意，这样的试探性思考非常关键），于是“学会”了减法，从而自然的得到了负整数。而不断的累加同一个数的过程中，我们学会了乘除法。有了除法，我们就可以构造出有理数了。（关键词，构造）有理数有一个好的性质，稠密。就是说有理数的可数可以通过不断取两个有理数的中点，（a+b）/2的过程去得到无穷多个有理数。But incomplete！（嗯，语气可参考《A beautiful mind》里Nash发现均衡理论时那两句incomplete~）几千年前就有毕达哥拉斯学派的人发现了根号2，到现在，根号2不是有理数的证明依然出现在各类数学分析的习题中（运用反证法即可）。对于实数的构造是个困难的事情。也是数学系的学生学习数学分析的一个重点，但在此不多阐述。必须说明的是，实数体系的架构可以非常好的说明数学家的工作模式，怎么选择公理（这在集合论上体现的非常明显，在对概括公理（axiom comprehension）抛弃上。），建立定理。当然其实我们还有个初等的例子可以说明公理化体系的构建过程：欧几里德几何。一个小插曲，我们学了12年的中小学数学，学到过证明的方法，提到过反证法和数学归纳法，可显然在中小学数学中这两个方法基本上不会考查，用这两个方法基本只会令问题变复杂。然而这两种方法是极为重要的，并且被广泛运用的。这在实数理论架构时体现明显，闭区间套定理，有限覆盖定理，极限点定理 都不同程度的运用了反证法。而数学归纳法普遍运用于自然数和整数的一些证明，比如运算法则的架构上。而很多好的证明也涉及这两种证明，比如“质数有无穷多个”的证明就是一个非常古典和经典的反证法证明，然而我猜，大多数人在接受中小学教育时并不知晓这个十分初等的问题和证明（来自欧几里德），这个证明本身是让人眼前一亮的。那么为什么我们的中小学数学教育会错重点，把这么重要的问题忽略掉呢？原因很简单，出证明题批起来麻烦。。。而且学会一个又一个证明，对于考试是无用的：考试所用的试题必然是标准化规范化的，然而每个有趣的命题的证明往往具有其特殊性，这显然是不利的。然而考试是必然存在的，美国小学也考试，为什么他们的学生的数学修养要高于我们呢？这是个深刻而广泛的问题，但一个显然的原因，我们在考试上放了太多的精力，以致于无法分心去欣赏一些美妙的数学证明了。私以为，这些方面的差异是导致我们国民逻辑思维能力较弱，以致于常常媒体上出现各种因果混乱，神逻辑的状况。当然，我个人对这两种证明方法不算偏爱，他们能解决所遇到的问题，但是一个重要的问题在于他们更形式化，而不是构造性的，这不利于我们理解一个事物，尽管我们可能知道它是对的。2、群，度量与拓扑——没错，我们很一般前面说到，Zorich和Tarence Tao不约而同的在他们各自的数学分析著作里提到了度量空间，拓扑，群论。当然可能部分同学会觉得这些数学深层的东西对于自己而言是无所谓有无所谓无的。那么请看我的一位在MIT读物理学博士的朋友说过的话：“高代和数学分析都是基础，往后会有更有用的学科。 ”（顺便这里赞扬一下他的敬业态度，目测他这几天在忙课题，已经连续3天没开过邮箱，回复我的邮件。。。）而会有同学甚至觉得数学无所谓学与不学。毫无疑问，数学在科研中至关重要。可以见到下列文字：
数学的领域在扩大。　　哲学的地盘在缩小。　　哲学曾经把整个宇宙作为自己的研究对象。那时，它是包罗万象的，数学只不过是算术和几何而已。　　17世纪，自然科学的大发展使哲学退出了一系列研究领域，哲学的中心问题从“世界是什么样的”变成“人怎样认识世界”。这个时候，数学扩大了自己的领域，它开始研究运动与变化。　　今天，数学在向一切学科渗透，它的研究对象是一切抽象结构——所有可能的关系与形式。可是西方现代哲学此时却把注意力限于意义的分析，把问题缩小到“人能说出些什么”。　　哲学应当是人类认识世界的先导，哲学关心的首先应当是科学的未知领域。　　哲学家谈论原子在物理学家研究原子之前，哲学家谈论元素在化学家研究元素之前，哲学家谈论无限与连续性在数学家说明无限与连续性之前。　　一旦科学真真实实地研究哲学家所谈论过的对象时，哲学沉默了。它倾听科学的发现，准备提出新的问题。　　哲学，在某种意义上是望远镜。当旅行者到达一个地方时，他不再用望远镜观察这个地方了，而是把它用于观察前方。　　数学则相反，它是最容易进入成熟的科学，获得了足够丰富事实的科学，能够提出规律性的假设的科学。它好像是显微镜，只有把对象拿到手中，甚至切成薄片，经过处理，才能用显微镜观察它。　　哲学从一门学科退出，意味着这门学科的诞生。数学渗入一门学科，甚至控制一门学科，意味着这门学科达到成熟的阶段。　　哲学的地盘缩小，数学的领域扩大，这是科学发展的结果，是人类智慧的胜利。　　但是，宇宙的奥秘无穷。向前看，望远镜的视野不受任何限制。新的学科将不断涌现，而在它们出现之前，哲学有许多事可做。面对着浩渺的宇宙，面对着人类的种种困难问题，哲学已经放弃的和数学已经占领的，都不过是沧海一粟。　　哲学在任何具体学科领域都无法与该学科一争高下，但是它可以从事任何具体学科无法完成的工作，它为学科的诞生准备条件。　　数学在任何具体学科领域都有可能出色地工作，但是它离开具体学科之后无法作出贡献。它必须利用具体学科为它创造条件。　　模糊的哲学与精确的数学——人类的望远镜与显微镜。——《数学与哲学》嗯，就是这样。说回正题。关于群论的话题可以参看《无法解出的方程:天才与对称》，这是由天才的数学家伽罗华架构的理论体系。它所研究的是一系列的变换。而群论出来时，当时的理论数学家都看不懂。直到死后50年他的手稿才发表，被当时的学界认可了。科学史上最伟大的发明往往来源于年轻人，为什么？因为他们受传统思想影响还不大，没有条条框框的限制，还有批判思维能力。这样的一个一般性的基石性的理论（研究对称与变换，意味着，你所做的一切变换都可以纳入这个体系，而什么是变换呢？加法减法，平移旋转，这些都是变换，所以这个理论相当的具有一般性）为什么前人没有发现？不知道，没有答案。但我们知道的是，这套理论大放异彩，渗透到数学的各个理论，甚至在音乐，艺术（你应当知道，那些艺术家利用的对称和弦是是极好的变换）。类似的是度量空间和拓扑学。度量空间来源于对于欧几里德几何的研究。然而在一般的平面几何研究中，我们是不讨论长度的（回忆初中生活10秒~），度量空间补上了这一个空缺，它谈论了不同的长度的定义，将几何学抽象出来作更细致的研究。而拓扑学则更为抽象，也更为general，用来研究各种“空间”在连续性的变化下不变的性质。早期一个古典的问题：哥尼斯堡七桥问题很能说明这门学科的精髓所在（爱山的童鞋自行翻阅《数学活动课》丛书，其他孩子建议翻阅《庞加莱猜想》了解一些拓扑学的内容，顺便提句庞加莱猜想，这是悬赏一百万美元奖金的千禧年七大数学问题之一，已被佩雷尔曼破解，原本的猜想内容是是在一个三维空间中，假如每一条封闭的曲线都能收缩到一点，那么这个空间一定是一个三维的圆球。很不起眼？事实上这个猜想有助于人类更好地研究三维空间，其带来的结果将会加深人们对流形性质的认识。）拓扑所研究的是几何图形的一些性质，它们在图形被弯曲、拉大、缩小或任意的变形下保持不变，只要在变形过程中不使原来不同的点重合为同一个点，又不产生新点。 在拓扑学里我们完全不考虑度量和形状，但是讨论拓扑等价的概念。比如，圆和方形、三角形的形状、大小不同，但在拓扑变换下，它们都是等价图形；足球和橄榄球，也是等价的----从拓扑学的角度看，它们的拓扑结构是完全一样的。换句话说，拓扑学中，我们追求的是最本质的特征，比如一个流形有几个“孔”，这涉及到连通性的概念；再比如下图，对于拓扑学家来说，这里出现的所有实体，都是同一样事物（为什么？）而另一个拓扑学中有趣的例子是
莫比乌斯带：思考：如何操作，可以使你手中一条纸带的总长度趋于无穷大，且不破坏纸带的基本结构？3、本质与结构，数学界的前进方式“一个好的定理在刚出来时，往往难得不得了，几百页的证明，你当然晓得Picard定理，Picard证明这个定理的时候，是一百多页的证明，现在Picard定理的证明可以一页多就证完了，这是什么原因?我们说这个定理重要，我们就会花很大力气慢慢将它消化，直到最后定理看起来是平凡的，基本上重要的定理，就算不是短期的，十年、二十年后，这个证明会很简单，因为通常我们将这些定理的证明分解，分解成很小部分，各个小部分吸收到不同地方去，最后剩下的是一个平凡的证明，历史上所有的发展都是这样。比如平面几何，在埃及的时代，由于阿拉伯人一把火把埃及亚历山大大帝图书馆烧掉了，埃及当然是没有文献留下来。不过我相信埃及造金字塔用了两千年，图书馆中一定搜存了很多关于平面几何的定理和事实。当时没有欧氏公理，所有的现象很乱，乱得不得了，这边一条定理，那边一条定理你可能觉得很难很难。可是这整个东西，等你将定理整个了解以后，就变简单了，我想差不多是这个意思。”
——Shing-Tung Yau我们看过了一系列的数学成果，现在，我们可以初步的把握一点点数学家们的思考方式。他们思考问题，将问题不断分解简化，抽象成一般性的问题，使他们可以运用一些已有的数学工具去解决问题。待到这个问题在人们运用original idea彻底解决之后，人们不断消化理解在这个问题中所理解的一些内容，然后这些会沉淀下来，成为新的工具，去解决新的问题，不断循环。而在这个过程中，本质和结构非常重要。在面对一些问题时，一个合理的定义和公理能让问题变得简洁，数学家们为了简洁的数学结构不可不谓“丧心病狂”，平面几何有一堆命题，可他们只确立了5个公理，这意味着其他命题都需要被证明。。。但不得不说公理化的架构体系是令人兴奋的，你是愿意宣称：我只要5个公理就可以掌握平面几何，还是：我用了1000个公理证了这个命题？这和Apple以及Steve Jobs宣称的，“至繁归于至简”是一致的。简洁意味着我们更好的理解了这些事物，真正了解了本质。没有人喜欢复杂的结构。从这个角度看，把数学比作大厦是非常合适的。公理和所有人类积累的技巧构成了大厦的基石，而利用这一切，我们可以爬得更高，架起更高的建筑，看得更远，如此循环。4、艺术家曾经看到过一个比较贴，关于陶哲轩和伽罗华天赋对比——伽罗华——那位为爱决斗而早亡的天才毫无疑问的胜出了。因为，如果说Tarence Tao 是在几栋大楼间加装了若干漂亮的天桥，伽罗华做的则是平地另起一栋华丽的高楼。说伽罗华，这是一个英年早逝的天才数学家，他死因是：为爱决斗，然后。。。然后就没有然后了。。。非常激进，非常浪漫的天才。我觉得，在科学家和艺术家之间，数学家更接近于艺术家，又或者说做数学的人活在人文和科技的交叉点上。很多关于数学的事物，在你深入进去之后会看到一种思想上的结晶，是一种思维的美感，这类似于音乐，绘画，文学的模式。但不会有人抱怨音乐绘画文学难以理解，就算他不懂和弦（写成书有厚厚一大本），不懂线条明暗配色，不懂意象构造和文字深层内涵，但他依然能听能看能读，乐于其中。从这个角度来说，数学很高贵，鉴赏数学的门槛很高，这就能使数学避开了一批人云亦云，装模作样的人来滥竽充数。你应该知道，据说维多利亚女王非常喜欢《爱丽丝梦游仙境》，所以她请 Lewis Carroll 务必带来他的新书一睹为快，于是女王收到了《浅论行列式，及其在线性和代数方程组中的应用》 ；如果你是王小波的门下走狗的话，你也应该知道，王小波是学数学的；你也可以知道，很多大数学家同时都是音乐天才，甚至有在乐队供职的……但抛开这一切，数学是自然科学中唯一一门可以天高任鸟飞的学科——不依赖于实验，只依赖于思想——这就是它与艺术和文学的共通之处，也是学习数学的最关键的认识：你什么也没有，只有思想。5、扩展阅读，参考文献《陶哲轩实分析》 By Tarence Tao《数学分析》 By Zorich《代数学引论》三卷本
КОСТРИКИН А.И.《On requests for career advice》 By Tarence Tao 《什么是数学》By
Richard Courant、Herbert Robbins《Visual Comlplex Analysis》 By
Tristan Needham《数学与哲学》 By 张景中《无法解出的方程:天才与对称》By Mario Livio《庞加莱猜想》 By
Donal O'Shea
概率与数理统计，这个学科我觉得无论文理，无论专业，对绝大多数人都会是有用的，因为他增强人的逻辑思考时所能使用的武器工具。至于高数和线代，那应该是一切理工类学科的基础吧。除了纯文类学科，我看不出有什么学科敢说这两者完全无用。
用处非常大。就经济学而言，这三门哪一门都得学。微积分是现代文明的基础，这个就不用我说。微积分是求最优化问题的关键，经济学里假设人都是理性自利的，他们都需要在约束条件下最大化其效用函数，这就是拉格朗日算法。另外就是动态经济学里边，连续时间需要用到变分法，离散时间动态规划问题。其实动态经济学就是解微分方程。线性代数都不用说了，所有高维问题都是要用矩阵，这个最明显的是计量经济学，因为回归也好，都是要有很多样本数据来预测参数，高级计量就是矩阵运算。概率论也不用说了，计量本质上是处理随机事件，所以肯定要用。不确定性引入经济学，就有如何看待和对待风险的问题，如何期望的问题，还有外生的冲击如何影响产出的问题等等等等。说了半天发现这个问题好无聊，学经济这几门还真的哪个也离不开。
能赚钱，我们学校赚补考费和重修费都指望他们了。
上了研究生才发现这些课有多有用，可惜当年只知道应试。。。
楼主怎么不说复变函数，我学的时候觉得没啥用，但是后面发现再控制论里全是它…